国科大 系统与计算神经科学2023期末回忆

《系统与计算神经科学2023期末复习指南》 在深入探讨系统与计算神经科学这一领域的期末复习要点之前，我们首先要理解这个学科的核心概念。系统与计算神经科学是神经科学的一个分支，它综合了生物学、物理学、数学和计算机科学等多学科知识，研究大脑如何处理信息以及神经系统如何实现复杂的计算功能。 一、基础理论 1. 神经元结构：学习神经元的基本结构，包括细胞体、树突、轴突和突触，理解它们在信息传递中的角色。 2. 神经传导：了解神经冲动的产生与传导机制，如动作电位的产生、离子通道的作用及兴奋与抑制的传递。 3. 神经网络：研究神经元如何通过突触连接形成网络，理解神经网络的基本原理和功能。 二、信号处理 1. 神经编码：掌握不同类型的神经编码方式，如率编码、时间编码和波形编码，以及它们在信息传输中的意义。 2. 信息处理：分析神经元如何对感官输入进行处理，包括特征提取、信息整合和注意力调节。 三、计算模型 1. 神经网络模型：学习简单的生物启发式网络模型，如 Hopfield 网络、自组织映射（SOM）和脉冲耦合神经网络（PCNN）。 2. 非线性动力学：理解神经网络的动力学特性，如混沌、分岔和吸引子。 四、高级主题 1. 认知功能：探讨记忆、学习、决策和注意力等认知过程的神经基础，涉及海马、前额叶等脑区的功能。 2. 神经可塑性：学习神经可塑性的概念，包括突触可塑性和经验依赖的神经可塑性，以及它们在学习和记忆中的作用。 3. 神经疾病：理解神经退行性疾病（如阿尔茨海默病）和精神疾病（如抑郁症）的神经机制。 五、实验技术 1. 脑成像技术：了解功能性磁共振成像（fMRI）、正电子发射断层扫描（PET）和电生理记录技术（如 EEG、MEG）的工作原理及其在神经科学研究中的应用。 2. 光遗传学：探讨光遗传学技术如何用于控制和监测特定神经元类型，以研究神经回路功能。 六、复习策略 1. 主要概念梳理：对课程中的关键术语和理论进行归纳整理，形成清晰的知识框架。 2. 案例分析：通过分析具体的实验或研究案例，加深对理论知识的理解。 3. 习题演练：做大量的练习题和模拟试题，提高解题能力和应试技巧。 系统与神经科学的复习需要对基础理论有扎实的理解，并结合实际案例进行深入思考。通过复习资料，我们可以针对性地加强这些方面的学习，为即将到来的期末考试做好充分准备。同时，也要注意及时回顾和总结，保持良好的学习习惯，确保在考试中能够准确、全面地展现自己的知识水平。